Q-Q plot 그리는 법 (4) 크기가 다른 두 데이터의 Q-Q plot
이번 시간에는 크기가 다른 두 데이터의 Q-Q plot을 그려봅시다. 먼저 두 데이터를 생성합시다. Data1 : 24, 28, 37, 43, 46 Data2 : 15, 18, 23, 33, 45, 48, 50 두 데이터 각각의 확률-분위수 그래프를 먼저 그리겠습니다. 몇 번 type으로 그릴지를 정해야합니다. 어떤 타입도 선택할 수 있는데 type7로 하겠습니다(R의 디폴트입니다). 그래프를 그리면 아래와 같습니다. 개수가 적은 쪽에 맞춰서 대응시킵니다. Data1의 데이터에 대응되는 확률은 0, 0.25, 0.5, 0.75, 1입니다. 이 확률에서의 분위수 값을 Data2그래프에서 찾으면 됩니다. 계산하면 아래와 같습니다. 15, 20.5, 33, 46.5, 50 Data1과 2의 분위수를 이용하여 ..
2018. 11. 14.
Q-Q plot 그리는 법 (3) 크기가 같은 두 데이터의 Q-Q plot
지난 강의에서 Q-Q plot의 원리에 대해서 알아보았습니다. 오늘은 실제 예시를 통해 직접 그려보도록 하겠습니다. 아래와 같이 크기가 같은 두 데이터를 예로 들겠습니다. Data 1 : 24,28,37,43,46 Data 2 : 14,17,23,44,57 각각을 순위 또는 순서를 이용해서 표현해봅시다. Data 1 : x1, x2, x3, x4, x5 Data 2 : x1, x2, x3, x4, x5 만약 이 순서로 확률-분위수 그래프를 그린다면, 두 데이터에서 동일한 그래프가 그려질 것입니다. type에 상관없이 같아집니다. 따라서 x1에 해당되는 24와 14에 해당되는 확률이 같습니다. 24와 14가 같은 분위수라는 것입니다. 이와 동일한 이유로 28과 17, 37과 23, 43과 44, 46과 5..
2018. 11. 13.
5. 분위수(Quantile)를 구하는 9가지 방법(#5. 순서통계 보충설명)
5. 분위수(Quantile)를 구하는 9가지 방법(#5. 순서통계 보충설명) 지난시간까지 불연속변수의 분위수 계산 방법인 Type 1~3을 가지고 분위수 계산을 해봤습니다. 순서통계에 대한 설명이 부족한 것 같아서 오늘은 그 원리를 설명드리겠습니다. 분위수 중 하나를 예를들어볼게요. 무수히 많은 분위수를 정의할 수 있지만, 가장 자주 쓰는 사분위수를 예로 들겠습니다. 나머지 분위수들도 동일한 원리로 계산됩니다. 10개의 수를 생성했습니다. 24,28,37,43,46,47,59,67,75,77 사분위수 계산에서 얻어야 하는 결과는 아래와 같습니다. 0% : 0사분위수 25% : 1사분위수 50% : 2사분위수 75% : 3사분위수 100% : 4사분위수 일반적 정의에서 사분위수는 1,2,3사분위수 3개입..
2018. 10. 18.
